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J-GLOBAL ID：201702223989963404   整理番号：17A0757702

視覚追跡のためのスパース表現に基づく高速生成的アプローチ【Powered by NICT】

Fast Generative Approach Based on Sparse Representation for Visual Tracking

著者 (4件)： Wibowo Suryo Adhi ,  Lee Hansoo ,  Kim Eun Kyeong ,  Kim Sungshin
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： SCIS&ISIS  ページ： 778-783  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 視覚追跡のための生成的アプローチにおける問題の一つは計算時間に関係。生成的アプローチは,運動をモデル化するための粒子フィルタを用いているためと現在のフレームにおける状態を予測する方法である。多くの粒子を用いるとシステムをより正確だが遅い計算されるであろう。最近,粒子フィルタとスパースモデルの組み合わせは,視覚追跡における外見変動と遮蔽を扱うために提案した。残念なことに,計算時間に関する問題はまだ残っている。本論文では,視覚追跡におけるスパース生成的アプローチのための高速手法を提案した。この方法では,l1最小化を用いて,各候補試料のためのスパース係数ベクトルを計算した。,最大重み付きは,選択された結果を示すことである。シミュレーションに基づいて,提案した方法は,曲線パラメータ下面積で良好な結果を示し,のみ使用五十粒子で他の方法よりも四倍速く達成した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： CPU時間 ,  ベクトル ,  モデリング ,  *高速度 ,  *透視図法
準シソーラス用語： 粒子フィルタ ,  *スパース表現 ,  *ビジュアルトラッキング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (2件)： 視覚追跡 ,  スパース表現